Douyin Account Diagnosis

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name: douyin-account-diagnosis
description: "一键诊断抖音账号运营健康度。基于红狐数据服务获取账号画像与近期作品数据，从账号基础画像、内容生产力、互动健康度、内容质量、内容趋势、粉丝质量六个维度进行量化诊断，输出100分制综合评分、维度得分明细、六类风险预警和针对性优化建议。触发词：当用户提到'诊断抖音账号'、'抖音账号分析'、'抖音体检'、'抖音账号评估'、'查看XX抖音数据'、'分析这个抖音号'时使用"
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# 抖音账号诊断

## 📝 简介

抖音账号诊断帮助你快速摸清一个抖音账号的运营底数。只需提供账号昵称或抖音号，即可一键获取账号画像与近期作品数据，从六个维度完成量化诊断，输出100分制综合评分、得分明细、风险预警和优化方向。

无论是自查账号健康度、评估竞品实力，还是筛查合作账号的真实质量，都能在几分钟内拿到一份结构清晰的诊断报告。

## ✨ 功能特性

### 核心功能

| 功能模块 | 能力描述 | 核心价值 |
|---------|---------|----------|
| 一键数据获取 | 输入昵称或抖音号，自动获取账号画像与近期作品数据 | 无需手动搜集数据，即查即诊 |
| 六维度量化诊断 | 覆盖账号画像、生产力、互动、质量、趋势、粉丝质量 | 全面体检，不留盲区 |
| 100分制综合评分 | 加权计算综合得分并给出四级评级 | 一个数字看懂账号水平 |
| 风险预警 | 自动识别僵尸粉、刷量、衰退、限流、断更、单条依赖六类风险 | 提前发现问题，避免踩坑 |
| 近期作品明细 | 默认输出全部近期作品的互动数据，标题可点击跳转直达作品 | 诊断结论有据可查 |

### 特色亮点

- **量级自适应基准**：评分基准按账号量级（S超头部/A头部/B腰部/C尾部）分档，
  同样 1.5% 的互动率在 5 万粉号上算偏低、在 670 万粉号上算良好，
  避免用一套绝对阈值误判大号
- **评分体系透明**：每项得分都有明确规则与说明，报告附本账号适用的基准线，诊断过程可解释、可复核
- **预警自动触发**：异常信号自动识别并按风险等级展示，阈值与评分基准同源，不会自相矛盾
- **报告即拿即用**：标准格式输出，可直接用于团队汇报、竞品分析或合作评估

## 🔧 一键安装

> 本技能需配置 `REDFOX_API_KEY` 后使用（前往 [红狐hub](https://redfox.hk/settings/api-keys?source=github) 注册获取）。

本技能为标准 Skill 文件包，兼容所有支持 Skill 机制的 AI Agent 平台。选择你使用的平台，按对应方式安装即可：

### Qoder

1. 确保已安装 Qoder 客户端
2. 将 `douyin-account-diagnosis` 目录放入你的 Skills 文件夹
3. 重启 Qoder 即可使用

### OpenClaw / WorkBuddy

1. 将 `douyin-account-diagnosis` 目录放入 OpenClaw 或 WorkBuddy 的 Skills 目录（通常为 `~/.openclaw/skills/` 或 `~/.workbuddy/skills/`）
2. 重启对应客户端即可生效

### Codex / Claude Code

1. 将 `douyin-account-diagnosis` 目录放入对应的 Skills 目录中
2. Codex 默认路径：项目根目录下的 `.codex/skills/`
3. Claude Code 默认路径：项目根目录下的 `.claude/skills/`
4. 重启 Agent 会话即可加载

### 其他支持 Skill 的平台

只要平台支持标准的 Skill 文件格式（SKILL.md + 配套资源），将 `douyin-account-diagnosis` 目录放入其 Skills 目录下即可使用。

## 📖 使用指南

### 🔑 鉴权

> 使用前请配置 API Key，可前往 [红狐hub](https://redfox.hk/settings/api-keys?source=github) 获取（格式 `ak_xxxxxxxx`），并通过以下任一方式配置：
>
> 1. 设置环境变量 `REDFOX_API_KEY`
> 2. 使用命令行参数 `--api-key`

### 基础使用

#### 1. 发起诊断

直接说出要诊断的账号即可：

> 用户：帮我诊断一下抖音账号「桔桔的茶园小动物」
>
> 助手：收到！正在获取该账号的数据并进行六维度诊断，稍等～

#### 2. 查看诊断报告

诊断完成后输出 Markdown 结构化报告，包含：

- 开头总结句（昵称 + 综合评分 + 评级，一眼看懂结论）
- 基本信息表格（昵称、抖音号、UID、粉丝数、作品数等）
- 六维度评分表格（维度、得分、满分、一句话评价，标注核心短板）
- 风险预警（僵尸粉、刷量、衰退、限流、断更、单条依赖，含具体数据解读）
- 关键发现（优势与短板两组要点，每条附数据佐证）
- 近期作品表格（发布时间、标题、赞/评/转/总互动，标题为可点击跳转链接）
- 优化建议（按优先级排列，结合诊断数据给出具体方向）

#### 3. 补充分析（可选）

如需进一步了解某个维度，可继续追问：

> 用户：互动健康度偏低，怎么改善？
>
> 助手：结合诊断报告中的短板维度与预警信息，给出针对性优化建议。

### 常用说法速查

| 意图 | 示例话术 | 效果 |
|------|---------|------|
| 按昵称诊断 | "诊断抖音账号 XX" | 模糊匹配昵称并输出完整报告 |
| 按抖音号诊断 | "分析这个抖音号 66456544107" | 精确匹配抖音号并输出完整报告 |
| 账号体检 | "给 XX 做个抖音体检" | 输出六维度诊断报告 |
| 查看数据 | "查看 XX 的抖音数据" | 输出账号画像与近期作品数据 |
| 评估账号 | "评估一下这个抖音账号值不值得合作" | 输出评分、评级与风险预警 |

## 🔄 工作流程

1. **提供账号**：输入抖音昵称或抖音号
2. **数据获取**：一键获取账号画像与近期作品数据
3. **六维度诊断**：按评分体系逐项计算得分
4. **输出报告**：综合评分 + 评级 + 风险预警 + 近期作品详情
5. **补充分析**：针对短板维度提供优化建议（可选）

> 完整执行流程详见 `references/core_workflow.md`，详细评分规则详见 `references/diagnosis_rules.md`

## 📐 评分体系

### 六维度权重

| 维度 | 满分 | 权重 | 核心指标 |
|------|------|------|----------|
| 账号基础画像 | 8 | 10% | 头像、简介、地域信息完整度、抖音号（性别/年龄仅展示、不计分） |
| 内容生产力 | 15 | 15% | 作品总量、人均获赞、发布频率 |
| 互动健康度 | 30 | 30% | 粉丝获赞比、粉丝互动率、互动结构比、作品均互动 |
| 内容质量 | 20 | 20% | 爆款率、中位/均值偏离、互动稳定性(CV)、零互动占比 |
| 内容趋势 | 15 | 15% | 近期趋势、爆款集中度、最新活跃度 |
| 粉丝质量 | 10 | 10% | 粉丝规模、粉丝互动比、获赞/粉丝背离 |

### 量级自适应基准（先定层，再计分）

| 量级 | 粉丝数 | 互动率 优秀/良好/偏低线 | 爆款线(单条点赞/粉丝) | 均互动 强传播线 | 作品总量 高产线 | 人均获赞 高效线 |
|------|--------|------------------------|----------------------|-----------------|----------------|----------------|
| S 超头部 | ≥100万 | 2.0% / 1.2% / 0.6% | 1.0% | 10万 | 150 条 | 200,000 |
| A 头部 | 10万–100万 | 4.0% / 2.5% / 1.2% | 2.0% | 2万 | 600 条 | 15,000 |
| B 腰部 | 1万–10万 | 6.0% / 4.0% / 2.0% | 5.0% | 5000 | 300 条 | 3,000 |
| C 尾部 | <1万 | 8.0% / 5.0% / 2.5% | 10.0% | 1000 | 100 条 | 1,000 |

> **为什么必须分层**：抖音互动指标与粉丝体量强负相关。同样「单条 10 万次互动」，
> 对 5 万粉账号是 200% 的爆款，对 670 万粉账号只是 1.5% 的日常。
> 若用一套绝对阈值评判所有量级，会系统性低估超头部账号。
>
> 反向同理：**绝对量级类指标也必须随量级缩放**。同样是 4852 次互动，
> 对 2251 粉的尾部号是粉丝数的 2.16 倍（超预期），对 676 万粉的超头部号
> 则只是零头。所有以「绝对数值」判高低的子项（爆款率、作品均互动、
> 作品总量、人均获赞）均按本表分档，避免出现「爆款率 100% 却判互动偏弱」
> 或「人均获赞 478,631 与 5,114 同分」这类自相矛盾。
>
> 作品总量与人均获赞的特殊性：前者是**绝对计数**，后者是**绝对量级**。
> 高量级账号以明星/精品制作为主，单条成本高、产量天然低；
> 人均获赞则与量级正相关，基准**递增**。实测「作品数/粉丝数」随量级
> 单调递减（C 0.711% → A 0.24–1.0% → S 0.002–0.003%），印证了分层必要性。

### 有效满分与样本充分性

判定原则只有一条：**子项在数学上不可计算时，不计入分母（不奖不罚）；账号确实没有内容可评时，按最低档计分（照常扣分）。** 两者不能混为一谈。

**① 样本不足 / 数学退化 → 剔除出分母**

| 子项 | 退化原因 | 门槛 |
|------|----------|------|
| 中位/均值偏离 | n=2 时中位数恒等于均值，偏离度恒为 0 → 必然满分 | n ≥ 3 |
| 爆款集中度 | 集中度 = max/avg 恒 ∈ [1, n]，n=2 时永远 < 3 倍 → 必然满分 | n ≥ 5 |
| 互动稳定性 CV | n<5 时离散度无统计意义，且会与集中度给出相反结论 | n ≥ 5 |
| 发布频率 | 「返回条数 / 样本时间窗」，窗口只有几天时毫无代表性 | n ≥ 5 |
| **近期趋势 / 衰退预警** | **快照下作品越新累计互动越少，会把「最近发布」读成「衰退」** | **满3天作品 ≥ 4** |

**② 比值为 0/0（互动全为 0）→ 同样剔除**

「互动结构比」（赞/评/转全 0）、「中位/均值偏离」（偏离度 0/0）、「爆款集中度」（max/avg 0/0）、「互动稳定性」（CV 0/0）在数学上均不存在。此时相关子项不计入分母 —— 该事实已由「零互动占比」与「爆款率」充分反映，重复记 0 分属于对同一事实的重复扣分。

> ⚠️ 实现上有坑：`_cv()` 在均值为 0 时返回 `0.0`，与「真的完全稳定」取值相同，会把互动全零的账号误判为「稳定输出 5/5」。调用前必须先拦截。

**③ 无作品数据 / 字段缺失**

- **无作品数据**（works 为空）：账号没有可评估的内容表现，依赖作品的子项一律按**最低档计分（0 分）**，**不剔除分母**。若剔除，一个「已清空作品」的账号会因分母变小而虚高，掩盖真实风险；报告会额外输出 `ⓘ 无近期作品数据` 提示核对。
- **字段缺失**（作品缺 `createTime`、粉丝数为 0 导致比率分母缺失）：属不可计算 → 不计入分母。

被剔除的子项按**有效满分**归一化，报告标注 `[有效满分X，满分Y]` 并渲染为 `(不计入)`；样本 < 5 条时额外输出 `ⓘ 数据置信度` 提示。

> **为什么趋势必须剔除未成熟作品**：接口给的是「截至采集时刻的累计互动量」快照，
> 而互动累积是次线性的、集中在发布后最初几小时，因此越新的作品累计量必然越少。
> 实测某账号最新一条（0.3 天）累计 18,062 vs 最老一条（6.3 天）累计 38,513，
> 按累计量看是「暴跌 53%」，按日均看却是**上涨约 10 倍** —— 结论完全相反。
> 故趋势类指标只比较**已满 3 天**的作品，成熟样本不足时不计入分母；
> 衰退 / 刷量预警共用同一份样本，不会出现「评分说平稳、预警说衰退」。

**「人群标签」为什么不参与计分**：它统计接口是否返回了性别/年龄。字段一旦返回必然有效，于是该子项恒拿满分、毫无区分度，还会**稀释其他缺失项的扣分**——同样资料质量的两个账号，仅因「接口恰好返回了性别」而得分不同。故改为**仅展示不计分**，账号基础画像卷面由 10 调整为 8。

### 综合评分

```
综合评分 = Σ(维度得分 / 维度有效满分 × 100 × 权重)，四舍五入取整
```

> 舍入用 `ROUND_HALF_UP`。Python 内置 `round()` 是银行家舍入
> （四舍六入五成双），在 .5 边界偏低，与「四舍五入」约定不符。

**评级标准：**
- 85-100：🟢 优质账号
- 70-84：🟡 正常账号
- 50-69：🟠 待优化
- <50：🔴 风险账号

## ⚠️ 风险预警

| 预警类型 | 触发条件 | 风险等级 |
|----------|----------|----------|
| 🚨 僵尸粉预警 | 粉丝互动率 < **本量级偏低线** 且粉丝数 > 5万 | 高危 |
| 🚨 刷量预警 | 获赞/粉丝比 > 100 且近期互动骤降 | 高危 |
| ⚠️ 衰退预警 | 近期作品均互动 < 早期的 50% | 中危 |
| ⚠️ 限流预警 | 零互动占比 > 30% | 中危 |
| ⚠️ 断更预警 | 最新作品距采集时间 > 14 天 | 中危 |
| ℹ️ 单条依赖预警 | 最大爆款互动 > 均值的 10 倍 | 低危 |

> 僵尸粉预警阈值与「粉丝互动率」评分基准同源，不会出现
> 「互动率被判为良好、却又触发僵尸粉预警」的矛盾。无预警时输出「无」。

## 🔗 接口文档

> 接口详情详见 `references/api_reference.md`

## ❓ 常见问答

### 使用相关

**Q：昵称和抖音号都能查吗？**
A：都可以。含中文的输入按昵称模糊匹配，纯数字/英文的输入按抖音号精确匹配。

**Q：报告会包含近期作品明细吗？**
A：会。近期作品详情默认输出，包含每条作品的发布时间、点赞/评论/分享/总互动数，标题为可点击跳转链接，点击即可直达对应作品。

**Q：评分是怎么算出来的？**
A：先按粉丝数确定账号量级（S/A/B/C），六个维度各自计分，再以各维度**有效满分**归一化到100分制后按权重加权求和。每项规则详见 `references/diagnosis_rules.md`。

**Q：同一个互动率，为什么大号得分更高？**
A：因为互动率基准是分层的。抖音互动率随粉丝体量自然衰减，670万粉账号做到 1.55% 对应的单条均互动已达 10 万+，属于良好表现；而 5 万粉账号若只有 1.55%，单条互动仅几百，属于偏低。报告末尾会标明该账号适用的基准线，可自行复核。

**Q：为什么某个维度的满分显示为 10/10，而不是 15？**
A：说明该维度有子项因数据不可计算被剔除，已按**有效满分**归一化，不会让账号为缺失数据扣分。剔除共三类：样本不足导致数学退化、比值为 0/0、字段缺失。
> 注意：这与「账号确实没有作品数据」不同 —— 后者的相关子项按最低档计分（照常扣分），**不剔除**，否则会把「已清空作品」的账号分数抬高。

**Q：某个子项显示 `(不计入)` 是什么意思？**
A：表示该子项在当前数据下不可计算，已从该维度的分母中移除（不奖不罚）。报告会在维度标题上标注 `[有效满分X，满分Y]`。

**Q：可以只诊断某个维度吗？**
A：诊断默认输出全部六个维度。如果只关注某一项，可以在拿到报告后针对该维度追问。

### 故障排除

**Q：提示"未查询到该抖音账号信息"怎么办？**
A：输出会列出4条可能原因：① 抖音号不存在或已被注销；② 抖音号输入有误（请核对是否区分大小写，是否为正确的抖音号，非 UID、非昵称）；③ 尚未收录（当前仅收录了粉丝数≧1万的账号）；④ 申请收录（发送邮件至 redfoxdata@proton.me，申请通过后可进行每日定时数据追踪与分析）。

**Q：提示积分不足怎么办？**
A：前往 [红狐hub](https://redfox.hk/settings/api-keys?source=github) 充值后重试即可。

**Q：某些字段显示"未知"是异常吗？**
A：不是。平台未返回的字段会按"未知"处理，处理方式分两种：**参与计分的字段**（省份、城市、简介、头像、抖音号）缺失会如实反映在"账号基础画像"得分上；**仅作展示的字段**（性别、年龄）缺失不影响任何得分。

**Q：报告里出现"ⓘ 无近期作品数据"提示，说明分数不准吗？**
A：说明接口没有返回任何作品，此时互动健康度 / 内容质量 / 内容趋势 中依赖作品的子项均按最低档计分，分数偏低属预期。请先核对账号是否已清空作品、注销或长期停更；若确认账号正常，可稍后重试（可能是接口侧数据缺失）。

## 📚 参考文档

- 详细执行工作流：`references/core_workflow.md`
- 详细评分规则：`references/diagnosis_rules.md`
- 接口文档：`references/api_reference.md`

## 📂 目录结构

```
douyin-account-diagnosis/
├── SKILL.md                          # 技能定义（本文件）
├── README.md / README.en.md          # 使用说明（中 / 英）
├── references/
│   ├── core_workflow.md              # 完整执行流程
│   ├── diagnosis_rules.md            # 六维度评分规则 + 量级基准表
│   └── api_reference.md              # 接口文档
├── scripts/
│   ├── douyin_diagnosis.py           # 主入口：取数 + 六维度评分 + 文本报告
│   └── regression_test.py            # 评分模型离线回归测试（不耗 API 额度）
└── tests/
    └── fixtures/                     # 回归测试用真实抓取数据
        ├── kaisoso.json              # S 超头部 · 少量作品（n=3，期望 ≥90）
        ├── papijiang.json            # S 超头部 · 极少作品（n=2，期望 ≥92）
        ├── juju.json                 # A 头部 · 真实低互动 0.07%（须触发僵尸粉预警）
        ├── xiaobianbian.json         # A 头部 · 快照年龄偏差（不得判为衰退）
        └── zhongguoyiwei.json        # C 尾部 · 均互动为粉丝数 2 倍（不得判互动偏弱）
```

**改动评分规则后请务必执行回归测试**（不消耗 API 额度）：

```bash
python3 scripts/regression_test.py
```